Interleukin‐7 levels may predict virological response in advanced HIV‐1‐infected patients receiving lopinavir/ritonavir‐based therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the relationship between levels of the T-cell regulatory cytokine interleukin-7 (IL-7) and CD4 cell counts during immune reconstitution and to assess its prognostic value in advanced HIV-1-infected patients receiving lopinavir/ritonavir-based therapy. METHODS: Thirty-six HIV-1-infected adults who completed 48 weeks of follow-up visits were included in this prospective study. Patients having failed two or more antiretroviral therapy regimens were treated with lopinavir/ritonavir-based therapy. An enzyme-linked immunosorbent assay was used to determine IL-7 plasma levels, flow cytometry was used to analyse cell surface antigens, and polymerase chain reaction was used to quantify plasma HIV-1. RESULTS: Pretreatment IL-7 levels were elevated in all patients (mean 11.0 pg/mL) and were negatively correlated with CD4 cell counts and age (r=-0.59, P<0.001 and r=-0.57, P<0.001, respectively). During the course of treatment, IL-7 levels decreased by 34% while CD4 cell numbers progressively increased by 88%. Multivariate regression analysis showed that only pretreatment IL-7 levels predicted viral load at 48 weeks when controlling for baseline CD4 cell counts, viral load and patient demographics. CONCLUSIONS: These findings are consistent with regulation of T-cell recovery by IL-7, and suggest that IL-7 measurements might be used to predict virological response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».